Un jeu de données temporelles à l’échelle mondiale pour l’étude des eaux souterraines dans le système Terre

Pourquoi l’eau cachée compte pour la vie quotidienne

La majeure partie de l’eau douce dont dépendent les humains et les écosystèmes est cachée sous nos pieds sous forme d’eaux souterraines. Elles maintiennent le débit des rivières pendant les saisons sèches, soutiennent les cultures et les villes, et alimentent zones humides et forêts même lorsque la pluie fait défaut. Pourtant, comparées aux phénomènes météorologiques ou aux niveaux fluviaux, nous savons étonnamment peu de choses sur le comportement des eaux souterraines à l’échelle mondiale, ou sur la façon dont elles évoluent en réponse aux changements climatiques et à l’utilisation humaine. Cet article présente un nouveau jeu de données mondial appelé GROW qui rassemble des centaines de milliers de mesures d’eaux souterraines et les relie à d’autres composantes du système Terre, facilitant grandement le travail des scientifiques et des planificateurs pour étudier ces réserves d’eau cachées.

Une nouvelle fenêtre mondiale sur l’eau souterraine

Le projet GROW assemble plus de 200 000 séries temporelles d’eaux souterraines provenant de forages dans 55 pays en un seul ensemble harmonisé. La plupart des données proviennent d’Amérique du Nord, d’Inde, d’Europe et d’Australie, où les réseaux de surveillance sont bien établis. Pour chaque forage, le jeu de données enregistre la profondeur de la nappe ou la hauteur du niveau d’eau souterraine au fil du temps, à des pas journaliers, mensuels ou annuels. Environ la moitié des séries couvrent au moins une décennie, et certaines s’étendent sur plus d’un siècle. En rassemblant ces mesures et en les mettant dans un format cohérent, GROW offre une vue sans précédent des variations des niveaux d’eaux souterraines à travers une grande diversité de climats et de paysages.

Relier les eaux souterraines au reste de la planète

Les eaux souterraines n’agissent pas en isolation. Elles sont influencées par les précipitations et l’évaporation atmosphérique, par le type de roches et de sols, par les rivières et les lacs voisins, par la neige et la glace, par la végétation, ainsi que par les activités humaines comme l’agriculture et le pompage. Pour saisir ces liens, l’équipe GROW a associé 36 variables supplémentaires à chaque série d’eaux souterraines. Ces variables sont regroupées en six composantes du système Terre : atmosphère, géosphère, hydrosphère, cryosphère, biosphère et anthroposphère. Par exemple, chaque forage est apparié à des enregistrements de précipitations, d’évaporation potentielle, de température de l’air, d’occupation du sol, d’usage de l’eau, de couverture neigeuse, et plus encore. Cela permet aux chercheurs d’explorer des questions comme la façon dont les zones climatiques influent sur la recharge, comment l’utilisation des terres affecte les nappes phréatiques, ou comment la fonte des neiges et des glaciers alimente les réserves souterraines.

Nettoyage, standardisation et signalement des données

Rassembler autant de mesures provenant de nombreuses agences et études n’est pas aussi simple que d’empiler des fichiers dans un tableur. Les auteurs appliquent une procédure de contrôle qualité détaillée pour rendre les données « prêtes à l’analyse ». Ils suppriment les enregistrements vides et en double, normalisent la référence des niveaux d’eaux souterraines et harmonisent la chronologie afin que chaque série temporelle présente des pas journaliers, mensuels ou annuels réguliers. Les lacunes ne sont autorisées que jusqu’à une limite modeste, et les trous restants sont comblés avec prudence, selon des règles conçues pour réduire la distorsion des schémas naturels. L’équipe exécute également des contrôles automatisés pour signaler des anomalies telles que de longues périodes d’enregistrements identiques, des sauts soudains ou des pics inhabituels pouvant indiquer des problèmes de capteur ou d’autres erreurs. Au total, près d’une série sur cinq d’origine est écartée pour non-conformité à ces standards, et 34 indicateurs différents sont stockés pour aider les utilisateurs à filtrer et à évaluer les données restantes.

Ce que le jeu de données révèle sur la couverture et les biais

Les auteurs examinent attentivement où et dans quelles conditions se trouvent les forages inclus dans GROW. La plupart des puits exploitent des eaux souterraines relativement peu profondes—généralement à moins de 10 mètres sous la surface—et se concentrent dans des climats tempérés et secs avec une forte influence humaine, comme les zones cultivées et urbaines. Les régions disposant de moins de ressources et de programmes de surveillance, y compris de nombreux points chauds en situation de stress hydrique, sont sous-représentées. Les hautes montagnes, les régions polaires et les aquifères profonds apparaissent également moins fréquemment. L’article souligne que ces lacunes et biais sont importants : ils signifient que les tendances globales dérivées de GROW peuvent sous-estimer des problèmes tels que l’épuisement des nappes dans des zones peu surveillées, et que certains processus liés à la neige, à la glace ou au pergélisol sont plus difficiles à analyser avec une confiance statistique élevée.

Comment les chercheurs et les planificateurs peuvent utiliser GROW

Malgré ces limites, GROW ouvre de nouvelles possibilités pour l’étude des eaux souterraines à l’échelle mondiale. Parce que le jeu de données est standardisé et librement accessible, les scientifiques peuvent appliquer les mêmes méthodes à de nombreuses régions pour rechercher des facteurs communs expliquant les variations des niveaux d’eau, ou identifier des groupes de forages qui se comportent de manière similaire sous des conditions environnementales partagées. Les informations combinées sur les eaux souterraines et le système Terre se prêtent bien aux approches d’apprentissage automatique et autres outils pilotés par les données capables de détecter des schémas cachés et de tester des hypothèses sur la réponse des eaux souterraines au climat et à l’utilisation des terres. Les modélisateurs peuvent également utiliser GROW pour calibrer et évaluer des modèles hydrologiques et climatiques à grande échelle, améliorant leur capacité à représenter l’eau souterraine. Les auteurs présentent GROW comme une première version statique d’un effort de long terme et invitent la communauté mondiale à contribuer davantage de données, en particulier depuis les régions actuellement manquantes.

Pourquoi ce travail importe pour la société

Pour le lecteur non spécialiste, le message clé est que comprendre les eaux souterraines est essentiel pour sécuriser les approvisionnements en eau, protéger les écosystèmes et planifier l’adaptation au changement climatique, mais que nous avons manqué de données mondiales temporelles comparables à celles dont nous disposons pour la pluie, les rivières ou la température. GROW aide à combler cette lacune en transformant des relevés de forages épars en une ressource cohérente et richement annotée. Bien qu’il ne couvre pas encore toutes les régions ni tous les types d’aquifères, il offre aux scientifiques et aux décideurs un nouvel outil puissant pour observer comment les réserves d’eau cachées de la planète évoluent, pour explorer les causes de ces changements et, en fin de compte, pour orienter une gestion plus durable de cette ressource vitale mais souvent négligée.

Citation: Bäthge, A., Vargas, C.R., Lischeid, G. et al. A Global-Scale Time Series Dataset for Groundwater Studies within the Earth System. Sci Data 13, 401 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06966-1

Mots-clés: eaux souterraines, hydrologie mondiale, ressources en eau, impacts climatiques, données du système Terre